博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # celery作为一个单独项目运行，在settings文件中设置 broker_connection_retry_on_startup = True # Celery作为第三方模块集成到项目中，在全局配置中添加 CELE
https://www.cnblogs.com/chia/p/7799231.html tcp_syn_retries ：INTEGER默认值是5对于一个新建连接，内核要发送多少个 SYN 连接请求才决定放弃。不应该大于255，默认值是5，对应于180秒左右时间。(对于大负载而物理通信良好的网络而言
文章目录 前言TCP/IP连接建立状态解释调优tcp_synack_retries ：INTEGERtcp_keepalive_time ：INTEGERtcp_keepalive_probes：INTEGERtcp_keepalive_intvl：INTEGERtcp_retries1 ：INTE
https://www.cnblogs.com/luckyhui28/p/12001798.html 目录 acks max.request.size retries和retry.backoff.ms connections.max.idele.ms linger.ms receive.buffer
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
